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微妙的平衡：应对治疗抗性和不利影响
Alexandra-ChloéVillani，CIID单细胞基因组学研究计划，MGH癌症研究中心MGH首席研究员，MGH助理教授，哈佛医学院研究所成员，Broad Institute MGH助理教授Alexandra-ChloéVillani，CIID单细胞基因组学研究计划，MGH癌症研究中心MGH首席研究员，MGH助理教授，哈佛医学院研究所成员，Broad Institute MGH助理教授
记忆结合测试检测临床前阿尔茨海默氏病的早期微妙的发作记忆下降：一项纵向研究
Filipa Raposo Pereira A, B, ∗, Nathalie George A, Gianfranco Dalla Barba C, Bruno Dubois A, B, D, Valentina La Cort B, E, F and the Insight-Preat Study Group A Institute of the Brain-Paris Brain Institute-ICM, Inserm, U 1127, CNRS, UMR 7225 ' Aphp, Cenir, Center Meg-Eeg, Sorbonne University, Pitié-Salpêtrière Hospital, Paris, France B Department of Neurology, Institute of Memory and Alzheimer's Disease (IM2A), Piti´e-Salpˆetri`eere University Hospital, Public Assistance-Hospitals de Paris (AP-HP), Paris, France C. University Degli Studi di Trieste, Trieste, Italy D Department of Neurology, Center神经退行性疾病（COEN），ICM，CIC神经科学，公共援助 - 巴黎医院（AP-HP）（AP-HP），Piti´e-Salpˆere，Sorbonne University，Paris，Paris，Cognition，认知（UR 7536），心理学研究所，巴黎大学，巴黎大学，Boulogne-Boulogne-Bologne-billancourt，France France france deitut deitut deitut deitut parise crocessiate
运动障碍的发生率随着年龄的增长而增加，并且与微妙和有限的神经影像学异常形成鲜明对比。
精氨酸糖酸尿（ASA）（OMIM＃207900）是一种罕见的常染色体隐性代谢疾病，预见中有1000个活生生，是第二常见的尿素周期疾病。1例在新生儿期（早期表型）或生命后期（晚期发作）患有急性高症患者。2例患者可以在孤立病例中患有慢性神经系统（50％ - 92％），肝（37％ - 52％）和胃肠道（33％）问题（33％）问题（33％）和胃肠道问题（46％）和动脉高血压的全身性表型。3 - 9神经表型是智力上的困难，注意力缺陷，癫痫，行为变化和运动障碍的变化。3,10,11虽然高氨血症可以解释ASA慢性脑病中观察到的一些症状和神经后遗症，并且尽管对氨水水平令人满意地控制了这些症状。3,12通过使用蛋白质受限饮食，氨清除剂和精氨酸柔软的ASA最佳接受的ASA治疗依赖于氨的控制，而通过肝脏移植进行的治疗患者数量越来越多。14最近有人建议肝移植可能具有持续的
现代量子物理学的微妙起源 - ijrpr
印度人普遍迷信，这是薛定谔认为特别成问题的印度文化特征之一。他说，目前的科学知识水平是人类历史上的巅峰成就。他认为印度哲学不是科学的替代品，而是更好地理解科学方法的一种方式。他知道，在两个独立发展了几个世纪的概念之间建立共同点是困难的。在鼓励认真考虑印度哲学思想的同时，他告诫西方思想要谨慎行事。他说：“我认为我们现在可以利用适量的东方思想来振兴我们的西方思维方式。我觉得一些东方哲学现在可能会对我们有好处。”
时间延迟多功能相关分析以从EEG信号中提取微妙的依赖性
摘要 - 电脑摄影（EEG）信号是极其复杂的大脑活动的结果。可以通过例如，可以访问此隐藏动态的一些细节。关节分布ρ∆ t对电极对的信号随着不同的时间延迟移动（滞后∆ t）。一种标准方法是监视对此类关节分布的单一评估，例如Pearson相关性（或相互信息），该评估结果相对无趣 - 正如预期的那样，对于零延迟而言，通常会有一个小峰值，而几乎与延迟的对称下降。相反，这种复杂的信号可能由多种类型的统计依赖性组成 - 本文提出了自动分解和提取它们的方法。具体而言，我们对所有被考虑的滞后依赖性分别估计等多项式等关节分布进行建模，然后随着PCA尺寸降低，我们发现了主要的关节密度失真方向F v。以这种方式，我们得到了一些滞后特征A I（∆ t）描述已知贡献的单独主导统计依赖性：ρΔT（y，z）≈Pr i = 1 a i = 1 a i（∆ t）f v i（y，z）。这些特征补充了皮尔逊相关性，提取隐藏的更复杂的行为，例如可能与信息传递方向相关的不对称性，超级表明特征延迟或振荡行为暗示了一定的周期性。还讨论了Granger因果关系扩展到此类多功能关节密度分析，例如两个独立的因果波。虽然这篇早期文章是最初的基础研究，但将来它可能会有所帮助，例如了解皮质隐藏动力学，诊断癫痫等病理，确定精确的电极位置或构建脑部计算机界面。
逃避抗体和ACE2亲和力之间的微妙平衡
Giandown如何，1,2,3,20， * Iste Dijocite-guraluc，4,20 Chang Liu，4,5,20 Daming Zhou，2,5 Helen M. Ginn，6 Rocksha Das，4 Pather Supersa，4 Muneestan，4 Muneestan Selever，4 rungtiwa nutail，4 achcare，4 nutg nutg nutg nutg a achane nutgti a achane tak a a achane tak ta a ach a ach a a achan n achci a anc n achci a anc n achci a anc n. 4 nutg a anc Acaria，4 4 Rungtiwa Nuter，4 A Ofhaccane，4 4 4 Turkhn，Helen M.E. 4 ），s@strbi.ox.ac.uk（e.e.f. ），renders.ax.ac。 英国（J.R ），garve.screton@medsci.ox.ac.uk（G.R.S.） https://doi.org/10.1016/j.celrep.2022.111903），s@strbi.ox.ac.uk（e.e.f.），renders.ax.ac。 英国（J.R ），garve.screton@medsci.ox.ac.uk（G.R.S.） https://doi.org/10.1016/j.celrep.2022.111903英国（J.R），garve.screton@medsci.ox.ac.uk（G.R.S.）https://doi.org/10.1016/j.celrep.2022.111903
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。